一種改進的并行干擾抵消檢測算法

楊 梅，陳 陽

(安徽工程大學現代教育技術中心，安徽 蕪湖 241000)

一種改進的并行干擾抵消檢測算法

楊 梅，陳 陽

(安徽工程大學現代教育技術中心，安徽 蕪湖 241000)

為了抑制V-BLAST系統的多流干擾，最優算法是最大似然檢測算法，但由于該算法計算復雜度太高而無法實際應用。針對該問題，給出一種新的檢測方案，即首先采用最小均方誤差算法進行初始估計，再采用改進的并行干擾抵消算法來抑制多流干擾。仿真結果表明，該算法有較強的抗多流干擾能力，性能接近最大似然檢測算法，但其復雜度較低且時延較小。

多流干擾；MMSE估計；并行干擾抵消算法

研究表明，在瑞利衰落信道下，多輸入多輸出系統通過多發射天線或者接收天線可以顯著提高無線通信系統的信道容量[1]。為了實現這個容量，Foschini等[2]提出貝爾實驗室貝爾分層空時結構 (BLAST)。該結構可以近似實現容量的下界，能夠依靠接收端的信號處理技術來實現具有合理復雜度且近似接近中斷容量的性能，從而實現高速數據傳輸[3]。1998年，Wolniansky德[4]提出垂直貝爾實驗室分層空時碼(V-BLAST)。V-BLAST是一種典型的空分復用系統，能夠極大地提高系統頻譜利用率。V-BLAST結構簡單，各個數據流間不需要相互正交，而是利用多徑時延保持相互獨立。然而，實際通信過程中，各數據流間并不完全獨立，相互之間存在一定影響，從而導致多流干擾(Multi-Stream Interference，MSI)現象[5-6]。解決多流干擾的方法是構建接收端的信號檢測算法，其中最優算法是最大似然(Maximum Likelihood，ML)算法，但ML算法指數復雜度太高，不利于實時實現。為此，相關學者提出了排序串行干擾抵消(Order Successive Interference Cancellation，OSIC)[7]和廣義并行干擾抵消 (Generalized Parallel Interference Cancellation，GPIC)[8]等一系列次佳檢測算法。然而，OSIC算法需要對信道矩陣求偽逆，得出一個迫零向量，而且每次求偽逆后還要進行排序操作。在發射天線數比較多的情況下，算法復雜度很高且時延較大，同時有誤碼傳播現象[7]。所以在實時通信系統中也很難實現。GPIC算法需要對信道矩陣分割，然后采用2次并行干擾抵消(前抵消和后抵消)，最后進行最小歐式距離判決[6,8]。但是隨著分割矩陣列的增多，復雜度增加且結構較復雜。為此，筆者給出一種新的檢測算法，該算法首先采用最小均方誤差(Minimum Mean Square Error，MMSE)算法進行初始天線的估計，然后利用改進的并行干擾抵消(Improved Parallel Interference Cancellation，IPIC)算法解決多流干擾問題。

1 V-BLAST系統模型

圖1 V-BLAST系統示意圖

(1)

為了敘述方便，將式(1)所示的接收信號表示成矢量形式[5]：

y=Hs+n

(2)

式中，y=(y1,y2,…,yN)T是N×1維接收信號矢量；s=(s1,s2,…,sM)T是M×1維發射信號矢量；H為N×M的信道傳輸矩陣；n=(n1,n2,…,nN)T是N×1維加性高斯白噪聲矢量；方差矩陣為2σ2IN(IN是N×N單位陣)。

V-BLAST檢測的目的是在已知H(假設接收端完全已知信道的信息)和y的前提下,根據不同檢測算法來獲得最佳有用信號。在不同檢測算法中，最大似然檢測算法性能最優，其在整個向量空間內進行遍歷搜索，通過求解似然函數的最小值形成最佳信號矢量，其標準化形式為[5]：

(3)

最大似然檢測算的復雜度隨著發送天線的增加呈指數增加，盡管其誤碼率很小，但由于該算法計算復雜度太高而無法實際應用。一般OSIC要根據信噪比(SNR)的高低來決定最優的檢測順序，根據不同準則產生迫零矢量，對應的算法為迫零-排序串行干擾抵消算法(Zero Forcing-Order Successive Interference Cancellation，ZF-OSIC)和最小均方誤差-排序串行干擾抵消算法(Minimum Mean Square Error- Order Successive Interference Cancellation，MMSE-OSIC)。ZF-OSIC算法是基于迫零矩陣將接收信號分解成M個獨立的數據流，可以完全抑制多流干擾，但是在分解信號過程中會增加噪聲功率；MMSE-OSIC算法則克服了ZF-OSIC在運行過程中噪聲功率會增加的缺點，其性能略優于前者，但是它無法形成獨立的數據流。此外，OSIC算法需要M次偽逆操作，M次排序運算，其計算量很高，時延很大，難以實時實現。為此，筆者提出了一種新的檢測算法，即改進的并行干擾抵消信號檢測算法。

2 改進的并行干擾抵消信號檢測算法

改進的并行干擾抵消信號檢測算法由基于最小均方誤差的初始估計算法和一個IPIC檢測算法器組成，通過以下2個主要步驟實現抑制多流干擾，恢復發送信號。

2.1基于MMSE的初始估計算法

該檢測方案在收到信號后，首先根據MMSE準則構造權向量矩陣[5]：

G=(HHH+σ2I)-1HH

(4)

式中，上標‘H’表示矩陣的共軛轉置；‘-1’表示非奇異陣的逆。

其次，對G矩陣中的行向量按其范數大小進行排序：

(5)

式中，‖·‖表示范數運算。

再按照上述順序逐次抵消各個數據流的干擾，形成發送信號s的軟判決統計，即：

r=Gy

(6)

(7)

式中，Q(·)表示硬判決操作。

2.2改進的并行干擾抵消檢測算法

圖2 第u根天線在第i級抵消干擾示意圖

IPIC檢測算法是對所有天線的干擾并行估計和抵消，通過其他發送天線信號以前的判決量逐步抵消待檢測天線的信號中出現的多流干擾成分，即算法的第i步要用第i-1步的判決量來抵消接收信號中的多流干擾[6,9]。IPIC與并行干擾抵消(Parallel Interference Cancellation，PIC)相比，不是在每一步都根據估計值抵消“所有的干擾”，而是在每一步根據估計值的可信度，引入一個部分抵消因子λi來抵消多流干擾中的一部分。該因子可以減小前一級的誤碼傳播，從而避免性能的衰減[6,10]。研究表明，λi隨著級數的增加而單調增加，但是始終限制在0～1范圍之內[10]。

各根天線同時進行IPIC，從而實現基于多級的IPIC算法[10]。圖2給出了任意一根天線在第i級的部分抵消干擾的過程[7]，其中hu1,hul(l=1,2,…,M,u=1,2,…,M,l≠u)表示干擾矩陣H_interf的元素。首先得出發射信號s第i步的軟判決統計：

(8)

3 仿真結果和性能分析

假設一個平坦衰落信道中的V-BLAST系統，且信道衰落相對于信號傳輸速率來說變化緩慢，且信道衰落在一個數據幀內的變化可以忽略不計。

圖3所示為V-BLAS系統采用不同檢測算法時的誤碼率和信噪比變化曲線圖。仿真環境針對5×5(M=N=5)的V-BLAST系統，且每個發射機均采用QPSK調制。從圖3可以看出，ML性能最好，MMSE-OSIC優于ZF-OSIC算法，改進的并行干擾抵消信號檢測算法略優于MMSE-OSIC。在誤碼率10-3數量級時，改進的并行干擾抵消信號檢測算法非常接近MMSE-OSIC算法的性能。

圖4所示為改進的并行干擾抵消信號檢測算法在采用不同發射天線和接收天線時的誤碼率和信噪比變化曲線圖。從圖4可以看出，誤碼率隨天線數的增加而增大。

圖3 ZF-OSIC、MMSE-OSIC、ML以及改進的并行干擾抵消信號檢測算法的性能比較 圖4 改進的并行干擾抵消信號檢測算法在不同天線下的性能比較

4 結 語

MMSE-OSIC算法需要M次偽逆運算和M次排序運算，其時延較大。利用改進的并行干擾抵消信號檢測算法，只需要1次偽逆運算和0次排序運算，其時延較小，該算法在一定程度上降低了計算復雜度，節省了大量時間，所以更有利于在通信系統中實現。

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[編輯] 李啟棟

10.3969/j.issn.1673-1409.2011.08.025

TN929.5

A

1673-1409(2011)08-0078-03